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聊一聊数据库的行与列

,是关系数据库数据以表格形式存储,一行表示一条记录。...其实这种就是典型的行存储(Row-based store),将表按行存储磁盘分区上。 而一些数据库还支持列存储(Column-based store),它将表按列存储磁盘分区上。...行、列优缺点及适用场景比较见下表: 行 优点 数据被保存在一起。INSERT/UPDATE 容易。 查询时只有涉及的列会被读取。投影 (Projection) 很高效。...插入频繁程度:频繁的少量插入,选择行表。一次插入大批量数据,选择列表。 表的列数:一般情况下,如果表的字段比较多即列数多(大宽表),查询涉及的列不多的情况下,适合列存储。...注意事项 列由于特殊的存储方式,使用时约束比较多。比如,列表不支持数组、不支持生成列、不支持创建全局临时表、不支持外键,支持的数据类型也会比行要少。使用时需要查看对应的数据库文档。

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    excel数据如何导入数据库对应的表

    Step1: 首先我们需要将excel...数据按照对应的表的字段进行编辑格式,如下图方框圈起来的地方所示 Step2 点击上图中的文件–>另存为–>格式选择"文本文件(制表符分隔)(*.txt)",并写上名字 Step3: 进入...PLSQL,链接数据库后,选择"工具"–>“文本导入器” Step4 点击"文件导入"–>选择刚生成的txt文件,并确定 界面中会显示出一部分txt数据,包括字段及值,查看字段是否正确...Step5 来到"Oracle的数据"界面,"所有者"中选择对应的用户名,"表"中选择对应的表。...excel的"筛选"将带有空格的数据删掉; (2)若是使用wps等软件将pdf数据转成excel的数据,一定要注意可能会将带有’1.'

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    innodb是如何数据的?yyds

    而IO请求是比较耗时的操作,如果频繁的进行IO请求势必会影响数据库的性能。 那么,如何才能解决数据库的性能问题呢? 1.2 内存 把数据存在寄存器?...内存可以存储一些用户数据,但无法存储所有的用户数据,因为如果数据量太大了,它可能还是不下。...2.数据页 我们可以把一批数据放在一起。 写操作时,先将数据写到内存的某个批次,然后再将该批次的数据一次性刷磁盘上。...如下图所示: [611bcf864907e2d39ce099c3.jpg] 将内存数据磁盘,或者将磁盘数据加载到内存,都是以批次为单位,这个批次就是我们常说的:数据页。...数据页主要是用来存储表记录的,它在磁盘是用双向链表相连的,方便查找,能够非常快速得从一个数据页,定位另一个数据页。 很多时候,由于我们表数据比较多,在磁盘可能存放在多个数据页当中。

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    数据库 Code Generation & Vectorized Model

    兼容现在个人只是储备来看,向量化跟以上是都可以兼容的,所有引擎是可以简单都理解为是Valcano Model 的变种吧图片2 SQL Engine 应该是 Push Engine 还是 Pull Engine 哪个好列...vs 行1 Batter Compresion Ratio 2 Mini IO (Projection Parttion Prunning 、Predicate Push Down/Filter)之前的误解...1 个人之前的理解是 Push Engine 是最好的,因为是数据驱动的计算,目前个人理解来看现在的数据库两者都可,没有太大对错2 之前的理解为必须实现Push Engine 才能实现深度得向量化引擎,...,每个operator执行时就不是自己来执行逻辑了,而是通过whole-stage code generation技术,动态生成代码Runtime Code Generation: ClickHouse...实现了Expression级别的runtime codegen5 同宗数据库PipeLine : ClickHouse 为主 、DuckDB、TiFlash 向量化(不过其加入了MPP)、DataBend

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    从 Hadoop 云原生, 大数据平台如何算分离

    而且,数据调度亲和性的策略在实际的业务未必能发挥作用,因为数据有可能会有很明显的倾斜,可能会有很局部的热点,需要非常多的算力。大数据平台的任务可能调度有限节点上,I/O 仍然有可能成为瓶颈。...在这个过程硬件也有变化,给算分离架构带来了可行性。...AWS EMRFS 的做法是,因为知道 Listing 结果可能不对,所以另外准备一个 DynamoDB 数据库, 比如 Spark 在写文件的时候,同时也写一份文件列表 DynameDB 里,再建立一个机制...,不断调用对象存储的 List API,和数据库里面存下来的结果做比较,直到相等了再返回。...JuiceFS + 对象存储是如何工作的呢?通过下图 JuiceFS 在 Hadoop 集群的部署方式,简单介绍原理。

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    innodb是如何数据的?yyds

    而IO请求是比较耗时的操作,如果频繁的进行IO请求势必会影响数据库的性能。 那么,如何才能解决数据库的性能问题呢? 1.2 内存 把数据存在寄存器?...内存可以存储一些用户数据,但无法存储所有的用户数据,因为如果数据量太大了,它可能还是不下。...2.数据页 我们可以把一批数据放在一起。 写操作时,先将数据写到内存的某个批次,然后再将该批次的数据一次性刷磁盘上。...如下图所示: 将内存数据磁盘,或者将磁盘数据加载到内存,都是以批次为单位,这个批次就是我们常说的:数据页。...数据页主要是用来存储表记录的,它在磁盘是用双向链表相连的,方便查找,能够非常快速得从一个数据页,定位另一个数据页。 很多时候,由于我们表数据比较多,在磁盘可能存放在多个数据页当中。

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    innodb是如何数据的?yyds

    而IO请求是比较耗时的操作,如果频繁的进行IO请求势必会影响数据库的性能。 那么,如何才能解决数据库的性能问题呢? 1.2 内存 把数据存在寄存器?...内存可以存储一些用户数据,但无法存储所有的用户数据,因为如果数据量太大了,它可能还是不下。...2.数据页 我们可以把一批数据放在一起。 写操作时,先将数据写到内存的某个批次,然后再将该批次的数据一次性刷磁盘上。...如下图所示: 将内存数据磁盘,或者将磁盘数据加载到内存,都是以批次为单位,这个批次就是我们常说的:数据页。...数据页主要是用来存储表记录的,它在磁盘是用双向链表相连的,方便查找,能够非常快速得从一个数据页,定位另一个数据页。 很多时候,由于我们表数据比较多,在磁盘可能存放在多个数据页当中。

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    如何使用mapXplore将SQLMap数据转储关系型数据库

    mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具,该工具基于模块化的理念开发,可以帮助广大研究人员将SQLMap数据提取出来,并转储类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能: 1、数据提取和转储:将从SQLMap中提取到的数据转储PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询; 2、数据清洗:在导入数据的过程,该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...; 3、数据查询:支持在所有的数据查询信息,例如密码、用户和其他信息; 4、自动将转储信息以Base64格式存储,例如:Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...接下来,广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/daniel2005d/mapXplore 然后切换到项目目录,使用pip...: 保存数据: Base64报告: HTML导出: 项目地址 mapXplore: https://github.com/daniel2005d/mapXplore

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    如何登陆数据库

    的登录密码导致无法连接数据库,考虑再三,既然决定写从01的数据库教学文章,就要将各种情况都考虑周全,所以本次准备出一片关于忘记MySQL登录密码时如何处理的教程。...(3)、当前窗口不关闭,重新使用管理员身份打开一个控制台,使用: mysql -u root -p命令连接到服务器,此时不用输入密码,直接回传即可,然后使用: use mysql命令切换到mysql数据库...修改完密码后需要执行下面的语句刷新权限 flush privileges; // 然后重新关闭另外的窗口   2、MySQL88之前用户的加密方式是使用mysql_native_password的方式,在数据库中看到的密码是明文不安全...,所以在MySQL8的时候将密码的加密方式修改为:caching_sha2_password,在数据库查看只能看到密文(这也是很多人版本是8.0使用了update语句修改成功后却登录不进去的原因 ,mysql8...关联文章 《从01-全面深刻理解MySQL系列》- 最详细的MySQL安装流程(Window版) 《从01-全面深刻理解MySQL系列》- 最详细的MySQL安装流程(Linux环境)

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    thinkphp5.1无法插入数据数据库

    今天的解决的问题困扰了我几天了,期间问舍友也是没有搞清楚原理,现在回想起来,一部分的原因或许是hubilder的问题,暂时不清楚,但是今天我换成sublime text后验证器什么的都运行正常了,然而在注册数据插入数据库的地方还是会报...后面就想着request::post数据可以在控制台输出,那我就重写一个数组赋值上去,然后调用Db::table这样的类型将数据插入进数据库,但随后又发现验证器什么的都没有用了,逻辑混乱·····...最后的方法:查手册,添加数据里发现了 Db::name('zh_user')->strict(false)->insert($data); 不存在的字段会自动抛弃,试试,成功了!!...发现问题所在,基本就是数据库表和request回的数组不匹配的原因吧。。。

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    用redis作为用户信息的数据库

    用redis作为用户信息的数据库 一,数据库设计 1.使用哈希表(Hash)存储每个用户的信息,键为用户ID,值为用户的详细信息。用户ID可以是自动生成的唯一标识符,例如使用 UUID。...可以将用户ID添加到相应的集合,以便根据角色和部门进行查询和统计。 二,数据库操作 1.对Hash进行操作 添加/更新用户信息: 使用 Redis 的 HSET 命令来设置用户的字段和值。...DEL user: 2.对Set进行操作 1.将用户ID添加到 “role:admin” 集合: 使用 Redis 的 SADD 命令将用户ID添加到 “role:admin” 集合...示例命令:SADD role:admin 11111 22222 33333 2.查询 “admin” 角色下的用户: 使用 Redis 的 SMEMBERS 命令可以获取 “role:admin” 集合的所有成员

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    Python爬虫数据哪里|数据存储文件的几种方式

    关系型数据库:mysql、oracle等,保存数据量大。 非关系型数据库:Mongodb、Redis等键值对形式存储数据,保存数据量大。 二进制文件:保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。...: 使用open()方法写入文件 关于Python文件的读写操作,可以看这篇文章快速入门Python文件操作 保存数据txt 将上述爬取的列表数据保存到txt文件: with open('comments.txt...', 'w', encoding='utf-8') as f: #使用with open()新建对象f # 将列表数据循环写入文本文件 for i in comments_list...: f.write(i+"\n") #写入数据 保存数据csv CSV(Comma-Separated Values、逗号分隔值或字符分割值)是一种以纯文件方式进行数据记录的存储格式...pandas保存数据excel、csv pandas保存excel、csv,非常简单,两行代码就可以搞定: df = pd.DataFrame(comments_list) #把comments_list

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    Oracle如何创建数据库

    Oracle数据库的物理结构与MySQL以及SQLServer有着很大的不同。在使用MySQL或SQLServer时,我们不需要去关心它们的逻辑结构和物理结构。...(MARK 补充这部分知识) 在逻辑结构,Oracle从大下,分别是如下的结构:数据库实例 -> 表空间 -> 数据段(表) -> 区 -> 块。...也就是说当我们要使用Oracle作为项目的数据库时,我们需要先创建数据库实例,之后创建表空间,再创建相对应的表(也就是逻辑结构数据段)。...一、创建数据库实例 创建数据库实例一般使用“配置移植工具 -> Database Configuration Assistant”来创建。...二、创建表空间 创建表空间必须先登录数据库,你可以使用Oracle自带的sqlplus或plsql登录(当然还可以用OEM)。这里用plsql登录。

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    如何使用Node.js连接数据库

    创建数据库在前面的文章我们有手把手使用docker创建数据库,这里就直接沿用之前创建的数据库首先启动docker,把之前的mysql容器运行起来然后登入mysql客户端查看一下现有的数据库,以及user...表图片image.pngmysql在前面我们已经使用mysql自带的客户端连接数据库进行一些操作,到了node.js我们可以用mysql这个npm包来连接mysql数据库,这个包也同样实现了mysql...连接数据库了,可以使用一些基础的API来直接操作mysql数据库;比如上面的代码中就执行了'SELECT * FROM user'这个sql语句除了使用这种基础库之外,我们还可以使用ORM(对象关系映射器...)框架来连接数据库,直接用OOP的方式来编写模型和方法,ORM框架会帮助你生成对应的sql语句,这样就可以把关注点放在业务上面,而不用编写SQL语句。...这可以让你的代码更加简洁和可维护目前在nodejs中常用的ORM有prisma,sequlize,typeorm等等,下回我们就来尝试一下如何用ORM来连接数据库

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    C-Store:一个列数据库

    于是作者提出了一个新的列数据库 C-Store,这篇文章里包含很多内容,是个大杂烩,其中有几个新的特点:(1)write-optimized 和 read-optimized 混合架构 (2)存储模型...一个模块负责处理快速写入,就是上边的 WS,一个模块负责提供高效的查询,就是下边的 RS,这样就需要一些连接器,就是 Tuple Mover,将 WS 数据同步 RS 。...为了实现简便,C-Store 用同一套列引擎来管理 WS 和 RS,只不过在 WS 一些索引信息用来快速定位数据。...局限 projection 是如何生成的没有具体说明,没有讲如何做负载均衡。...总结 C-Store 应该是第一个将各种列技术在实际系统实现出来的,并且对查询进行了优化,通过数据冗余和按需排序优化了查询性能。

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    自动备份本地文件、数据库COS

    我的需求 手里维护了一些小网站,网站跑在一台最低配的轻量应用服务器上,数据库是自建的MySQL。网站虽小,但是备份数据,也是个刚需。主要是MySQL的数据库备份以及一些本地文件的备份。...具体操作 下面,简单记录相关步骤: 注意:这里的操作步骤只是一个参考,具体备份的文件夹路径、备份的数据库等内容可根据实际情况调整。...3、新建一个脚本backup.sh,这里假设我们备份的目录为/etc/my.cnf.d/要备份的数据库名为mysql #!...backup.sh给脚本添加运行权限,运行crontab -e设置备份脚本每天运行一次: 0 0 \* \* \* /root/backup.sh > /dev/null 2>$1 & 5、 最后在存储桶,...设置“基础配置/生命周期”,设置备份过期时间。

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